学习日志

mybatis 创建临时表

    <insert id="dropTempTable">
        DROP TEMPORARY TABLE IF EXISTS temp_table${uuid};
    </insert>
    <insert id="createTempTable">
        CREATE TEMPORARY TABLE IF NOT EXISTS temp_table${uuid} (
        id VARCHAR(50) PRIMARY KEY
    );
    </insert>
    <!-- 插入数据到临时表 -->
    <insert id="insertTempTableData">
        INSERT INTO temp_table${uuid} (id)
        VALUES
        <foreach collection="orgIdList" item="id" separator=",">
            (#{id})
        </foreach>
    </insert>

mysql 第一张表为用户表，第二张表为用户与组织的关系表，用户与组织一对多的关系，已知多个用户组织id，查询哪些用户属于这些组织

你希望从组织 ID 为 1、2、3 的用户中查询，同时列出他们所有的组织 ID，包括那些不在 1、2、3 之中的，如 4 和 5。这样，我们需要一个两步的查询：

1. 首先，找到组织 ID 为 1、2、3 的用户。
2. 然后，查询这些用户所拥有的所有组织 ID。

我们可以使用子查询来实现这一点：

SQL 查询示例

SELECT u.user_id, u.user_name, GROUP_CONCAT(uo.organization_id ORDER BY uo.organization_id) AS organization_ids
FROM users u
JOIN user_organization uo ON u.user_id = uo.user_id
WHERE u.user_id IN (
    SELECT uo.user_id
    FROM user_organization uo
    WHERE uo.organization_id IN (1, 2, 3)
)
GROUP BY u.user_id, u.user_name;

解释

1. 子查询部分：SELECT uo.user_id FROM user_organization uo WHERE uo.organization_id IN (1, 2, 3) 用于找到所有组织 ID 为 1, 2, 3 的用户 ID。
2. 主查询部分：
   • JOIN 连接 users 表和 user_organization 表，以获取用户及其所有组织 ID。
   • WHERE u.user_id IN (...) 仅选择在子查询中找到的用户 ID。
   • GROUP_CONCAT(uo.organization_id ORDER BY uo.organization_id) 聚合用户的所有组织 ID，并按升序排列。

示例

假设 Alice 拥有组织 ID 1, 2, 4, 5，Bob 拥有组织 ID 2, 3，Charlie 拥有组织 ID 1, 2, 3, 4，而你查询的组织 ID 是 1, 2, 3，那么查询结果会是：

user_id	user_name	organization_ids
1	Alice	1,2,4,5
2	Bob	2,3
3	Charlie	1,2,3,4

在这个结果中，organization_ids 列包括用户所拥有的所有组织 ID，而不仅仅是查询条件中的那些组织 ID。

docker run -itd --name docker-mysql8.0 -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=qwer1234 mysql --lower_case_table_names=1

docker run -itd --name docker-mysql5.7 -p 3307:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=qwer1234 bingozhou/mysql5.7 --lower_case_table_names=1

MySQL 优化分页查询

以 t_sys_log 表为例，3774851条数据，占用空间1.01G，24个字段

SELECT * FROM `t_sys_log` order by create_time desc limit 100000,10

耗时 88.345秒

SELECT id FROM `t_sys_log` order by create_time desc limit 100000,10

耗时 0.336秒

所以联表查询

SELECT * FROM `t_sys_log` t1 JOIN
(SELECT id FROM `t_sys_log` order by create_time desc limit 100000,10) t2
ON t1.id = t2.id

耗时 0.453秒

偏移量更大一点

SELECT * FROM `t_sys_log` order by create_time desc limit 1000000,10

耗时 12.687秒

SELECT * FROM `t_sys_log` t1 JOIN
(SELECT id FROM `t_sys_log` order by create_time desc limit 1000000,10) t2
ON t1.id = t2.id

耗时 0.617秒

MySQL的排序时间 create_time 字段需不需要添加索引

以 t_sys_log 表为例，3774851条数据，占用空间1.01G，24个字段

SELECT * FROM `t_sys_log`  order by create_time desc limit 10000,10 

create_time
不加索引 耗时 8.051 秒
加索引 耗时 0.468 秒

结论，需要加索引

export const sleep = (ms) => new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, ms));
export const awaitTime = async (cb, ms) => {
  const start = new Date().getTime();
  const res = await cb();
  const end = new Date().getTime();
  if (end - start < ms) {
    await new Promise((resolve) => {
      setTimeout(resolve, ms - (end - start));
    });
  }
  return res;
};

写一个脚本，在mac上将当前文件夹的所有视频文件修改hash值

如果你只是想快速地在文件末尾添加一些数据来改变hash值，并且不介意文件变得不可播放（或者你知道如何移除添加的数据以恢复文件的可播放性），你可以使用简单的shell命令。但请注意，这样做通常会使视频播放器无法识别或播放文件。

下面是一个简单的shell脚本示例，它会在当前目录下的所有视频文件末尾追加一个字符串，从而改变它们的hash值：

#!/bin/bash

APPEND_DATA="This is some extra data to change the hash."

# 遍历当前目录下的所有视频文件
for file in *.{mp4,mov,avi,mkv}; do
    if [ -f "$file" ]; then
        # 检查文件是否真的是视频文件（可选）
        # file "$file" | grep -q 'video'
        # if [ $? -eq 0 ]; then
            # 在视频文件末尾追加数据
            echo "$APPEND_DATA" >> "$file"
            echo "Appended data to $file"
        # fi
    fi
done

重要提示：这个脚本会破坏视频文件，使它们无法被正常播放。如果你只是想测试hash值的变化，并且不关心文件的可播放性，那么可以运行这个脚本。但是，如果你想要保留视频的可播放性，你应该寻找其他方法，比如使用mp4box添加元数据或轨道。

如果你决定使用上面的脚本，请确保在运行之前备份你的视频文件。要运行脚本，请保存到一个文件中（比如change_video_hashes.sh），然后在终端中使其可执行并运行它：

chmod +x change_video_hashes.sh
./change_video_hashes.sh

请记住，这种方法不是处理视频文件的推荐方式，因为它会导致视频文件损坏。如果你需要更改视频文件的hash值同时保持其可播放性，你应该考虑使用更专业的工具或方法。

console.clear()
let a = []
// populating array data
for (let i = 0; i < 10000; i++) {
    a.push(i)
}
let testNum = 9000
let found
let totalMS4ForLoop = 0
let totalMS4ForIn = 0
let totalMS4ForOf = 0
let totalMS4IndexOf = 0
let start
let end
// simulating 10000 requests which are come consecutively
for (o = 0; o < 10000; o++) {
start = Date.now()
  for (let i = 0; i < a.length; i++) {
    if (a[i] == testNum) { found = a[i]; break }
  }
  end = Date.now()
  totalMS4ForLoop += end - start
start = Date.now()
  for (let j in a) {
    if (a[j] == testNum) { found = a[j]; break }
  }
  end = Date.now()
  totalMS4ForIn += end - start
start = Date.now()
  for (let item of a) {
    if (item == testNum) { found = item; break }
  }
  end = Date.now()
  totalMS4ForOf += end - start
start = Date.now()
  found = a[a.indexOf(testNum)]
  end = Date.now()
  totalMS4IndexOf += end - start
}
console.log("10000x10000 for-loop executions took total " + totalMS4ForLoop + " ms.")
console.log("10000x10000 for-in executions took total " + totalMS4ForIn + " ms.")
console.log("10000x10000 for-of executions took total " + totalMS4ForOf + " ms.")
console.log("10000x10000 indexOf executions took total " + totalMS4IndexOf + " ms.")

10000x10000 for-loop executions took total 60 ms.
10000x10000 for-in executions took total 1265 ms.
10000x10000 for-of executions took total 77 ms.
10000x10000 indexOf executions took total 14 ms.